Giới thiệu dự án

Trong kỷ nguyên Công nghiệp 4.0 và chuyển đổi số sản xuất, tự động hóa khâu kiểm soát chất lượng (Quality Control - QC) đóng vai trò then chốt đối với năng suất của doanh nghiệp. Theo các khảo sát công nghiệp trong ngành thực phẩm và dược phẩm, sai số định lượng thủ công gây thất thoát từ 2% đến 5% chi phí nguyên liệu và làm tăng 15% tỷ lệ sản phẩm lỗi bị trả về. Để giải quyết bài toán này, đề tài "Thiết kế và thi công hệ thống phân loại sản phẩm theo khối lượng" (thực hiện tại Bộ môn Điện tử Công nghiệp – Y sinh, Khoa Điện – Điện tử, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh) đã nghiên cứu và hoàn thiện một giải pháp tự động hóa toàn diện từ thu thập dữ liệu tải trọng, phân loại cơ điện tử đến in ấn công nghiệp và giám sát IoT trên nền tảng đám mây.

                  KIẾN TRÚC TỔNG THỂ HỆ THỐNG PHÂN LOẠI
+-----------------------------------------------------------------------+
|  [Cảm biến E18-D80NK] -> [Loadcell 5kg + HX711 24-bit]                |
|                              |                                        |
|                              v                                        |
|                  [Arduino Mega 2560 (Master)]                         |
|                   /          |             \                          |
|         (UART)   /     (RS232 / MAX3232)    \ (I2C & SPI / Shift Reg) |
|                 v            v               v                        |
|           [ESP32 Gateway] [Máy in TIJ]   [LCD 16x2 / LED 7-đoạn 74HC595]
|                 |            |               |                        |
|            (Wi-Fi/REST)      |         [Băng tải DC / Servo MG995]    |
|                 v            v                                        |
|       [Firebase Realtime] [Bao bì sản phẩm]                           |
|                 |                                                     |
|                 v                                                     |
|       [Web Dashboard / UI]                                            |
+-----------------------------------------------------------------------+

Vấn đề thực tiễn và mục tiêu dự án

Các dây chuyền đóng gói vừa và nhỏ tại Việt Nam thường đối mặt với các điểm nghẽn:

  • Tốc độ và độ chính xác phân loại: Thao tác cân thủ công tốn nhiều nhân lực, độ lặp lại không đồng đều và dễ gây tắc nghẽn dây chuyền.
  • Tính liền mạch trong truy xuất nguồn gốc: Việc in hạn sử dụng (HSD), ngày sản xuất (NSX) và khối lượng thực tế (Net Weight) thường tách rời khỏi công đoạn cân, làm tăng nguy cơ sai lệch số liệu in trên bao bì.
  • Thiếu khả năng giám sát tập trung: Dữ liệu sản lượng (Đạt / Không đạt) không được số hóa theo thời gian thực (Real-time) để phục vụ quản lý cấp cao.

Dự án đặt ra 5 mục tiêu kỹ thuật cụ thể:

  1. Thiết kế và chế tạo khung cơ khí mô hình 2 băng tải vận chuyển độc lập (Băng tải 1: $60 \times 10\text{ cm}$; Băng tải 2: $50 \times 10\text{ cm}$) tích hợp cụm cảm biến lực và cơ cấu chấp hành.
  2. Xây dựng mạch thu nhận và xử lý tín hiệu analog từ Loadcell 5kg qua module chuyển đổi ADC 24-bit HX711 với vi điều khiển trung tâm Arduino Mega 2560.
  3. Ghép nối và truyền dữ liệu động từ vi điều khiển đến máy in phun nhiệt công nghiệp TIJ (Thermal Inkjet) thông qua giao thức truyền thông nối tiếp RS232.
  4. Triển khai phân loại sản phẩm tự động bằng động cơ Servo MG995 dựa trên ngưỡng khối lượng cài đặt trước ($W_{\min} \le W_{\text{thực}} \le W_{\max}$).
  5. Thiết kế mạch hiển thị đa tầng tại chỗ (LCD 16x2 I2C, module 4 LED 7 đoạn quét qua IC ghi dịch 74HC595) và đồng bộ dữ liệu thời gian thực lên Google Firebase thông qua vi điều khiển ESP32, trực quan hóa trên giao diện Web Dashboard.

Phạm vi và giới hạn kỹ thuật

  • Dải đo định mức: $0\text{ g} - 300\text{ g}$ với tải trọng tối đa của Loadcell là $5\text{ kg}$.
  • Chu kỳ xử lý: Thực nghiệm $2\text{ sản phẩm/phút}$ (khoảng cách giữa 2 lượt cân là 20 giây để loại trừ dao động cơ học của băng tải mini).
  • Chuẩn truyền thông tích hợp: UART (TTL 5V/3.3V), I2C ($100\text{ kHz}$), RS232 ($\pm 12\text{ V}$ chuẩn EIA/TIA-232).

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng và đánh giá công nghệ

Tiêu chí Cân thủ công truyền thống Hệ thống tự động PLC công nghiệp Giải pháp nhúng vi điều khiển (Đề tài)
Chi phí đầu tư Thấp (chỉ gồm cân bàn) Rất cao ($>5.000\text{ USD}$) Tối ưu ($<150\text{ USD}$ cho mô hình)
Độ chính xác Phụ thuộc con người ($\pm 5\text{ g}$) Cực cao ($\pm 0.05\text{ g}$) Cao, ổn định ($\pm 0.5\text{ g} - \pm 1\text{ g}$)
In trực tiếp bao bì Rời rạc, dán tem nhãn thủ công Máy in công nghiệp đồng bộ PLC Tích hợp trực tiếp máy in TIJ qua RS232
Giám sát đám mây Không có (ghi chép sổ sách) Hệ SCADA/MES chuyên dụng phức tạp Web IoT qua ESP32 & Firebase Realtime
Tính linh hoạt Kém Đòi hỏi kỹ sư chuyên sâu lập trình Dễ tùy biến mã nguồn mở (C++/Arduino/JS)

Yêu cầu hệ thống theo mô hình MoSCoW

  • Must have (Bắt buộc): Đo khối lượng chính xác dải $0 - 300\text{ g}$; phát hiện sản phẩm qua cảm biến quang E18-D80NK; gạt sản phẩm lỗi bằng Servo; hiển thị LED 7 đoạn và LCD.
  • Should have (Nên có): Giao tiếp RS232 truyền chuỗi ký tự sang máy in TIJ để in trọng lượng thực; đẩy dữ liệu lên Firebase Database.
  • Could have (Có thể mở rộng): Bảng điều khiển Web giám sát sản lượng trực tiếp từ xa; nút Reset/Calib trên giao diện.
  • Won't have (Chưa thực hiện ở giai đoạn này): Cân động tốc độ cao ($>60\text{ sp/phút}$) không cần dừng băng tải; thuật toán bù rung chấn thích nghi chủ động (Active Vibration Damping).

Thiết kế kiến trúc hệ thống

Thông số kỹ thuật Technology Stack

Technology & Hardware Stack Specifications:

Implementation và kết quả thực nghiệm

Quy trình giải thuật và kiến trúc mã nguồn

Tín hiệu cơ học tác động lên Strain Gauge làm biến thiên điện trở trên mạch cầu Wheatstone theo công thức: $$R = \rho \frac{L}{S}$$ Sự chênh lệch điện áp đầu ra trên hai nhánh cầu: $$\Delta V = V_1 - V_4 = \left( \frac{R_2}{R_1 + R_2} - \frac{R_3}{R_3 + R_4} \right) \cdot V_i$$

Tín hiệu vi sai siêu nhỏ ($\mu\text{V}$) này được đưa vào hai kênh đầu vào vi sai của IC HX711, khuếch đại với hệ số khuếch đại Gain = 128 ở Kênh A, sau đó chuyển đổi sang chuỗi dữ liệu nhị phân 24-bit nhị phân bù hai (Two's complement).

Mã nguồn lõi xử lý đọc cân và lọc trung bình (Arduino Mega 2560)

#include "HX711.h"
#include <Wire.h>
#include <LiquidCrystal_I2C.h>
#include <Servo.h>

#define DOUT_PIN 3
#define SCK_PIN  2
#define IR_SENSOR_PIN 4
#define SERVO_PIN 9

HX711 scale;
LiquidCrystal_I2C lcd(0x27, 16, 2);
Servo rejectServo;

const float CALIBRATION_FACTOR = 419.5; // Hệ số hiệu chuẩn sau thực nghiệm
const float WEIGHT_MIN = 180.0;        // Ngưỡng đạt chuẩn dưới (gram)
const float WEIGHT_MAX = 250.0;        // Ngưỡng đạt chuẩn trên (gram)
const int NUM_READINGS = 10;           // Số mẫu lọc trung bình

void setup() {
  Serial.begin(9600);   // Giao tiếp Debug
  Serial1.begin(9600);  // Giao tiếp UART với ESP32
  Serial2.begin(9600);  // Giao tiếp RS232 với Máy in TIJ qua MAX3232

  scale.begin(DOUT_PIN, SCK_PIN);
  scale.set_scale(CALIBRATION_FACTOR);
  scale.tare(); // Thiết lập điểm 0 ban đầu

  pinMode(IR_SENSOR_PIN, INPUT);
  rejectServo.attach(SERVO_PIN);
  rejectServo.write(0); // Vị trí mở đường cho sản phẩm đi thẳng

  lcd.init();
  lcd.backlight();
  lcd.setCursor(0, 0);
  lcd.print("SYSTEM READY...");
}

float getFilteredWeight() {
  float sum = 0;
  for (int i = 0; i < NUM_READINGS; i++) {
    sum += scale.get_units();
    delay(5);
  }
  return (sum / NUM_READINGS);
}

void sendToTIJPrinter(float weight) {
  // Giao thức đóng gói chuỗi lệnh truyền cho máy in TIJ
  Serial2.print("\x02"); // STX (Start of Text)
  Serial2.print("NET: ");
  Serial2.print(weight, 1);
  Serial2.print("g | EXP: 12/2024");
  Serial2.print("\x03"); // ETX (End of Text)
}

void loop() {
  if (digitalRead(IR_SENSOR_PIN) == LOW) { // Phát hiện sản phẩm đi vào vùng cân
    delay(800); // Chờ băng tải ổn định cơ học
    float weight = getFilteredWeight();

    lcd.clear();
    lcd.setCursor(0, 0);
    lcd.print("Weight: ");
    lcd.print(weight, 1);
    lcd.print(" g");

    bool isPassed = (weight >= WEIGHT_MIN && weight <= WEIGHT_MAX);

    if (isPassed) {
      lcd.setCursor(0, 1);
      lcd.print("Status: PASSED");
      sendToTIJPrinter(weight);
      rejectServo.write(0); // Cho đi thẳng
    } else {
      lcd.setCursor(0, 1);
      lcd.print("Status: REJECT");
      rejectServo.write(60); // Gạt sản phẩm sang máng thải
      delay(1200);
      rejectServo.write(0);
    }

    // Gửi dữ liệu gói sang ESP32 định dạng JSON-string
    Serial1.print("{\"weight\":");
    Serial1.print(weight, 1);
    Serial1.print(",\"passed\":");
    Serial1.print(isPassed ? "1" : "0");
    Serial1.println("}");

    delay(2000); // Khoảng chờ chống dội và hoàn thành chu kỳ phân loại
  }
}

Mã nguồn truyền dữ liệu ESP32 lên Firebase Database

#include <WiFi.h>
#include <FirebaseESP32.h>

#define WIFI_SSID "CONG_NGHIEP_IOT"
#define WIFI_PASSWORD "HCMUTE_2023"
#define FIREBASE_HOST "https://phanloaisanpham-default-rtdb.firebaseio.com/"
#define FIREBASE_AUTH "AIzaSyD-SecretAuthTokenKeyHere"

FirebaseData fbdo;
FirebaseAuth auth;
FirebaseConfig config;

int totalPassed = 0;
int totalFailed = 0;

void setup() {
  Serial.begin(115200);
  Serial2.begin(9600, SERIAL_8N1, 16, 17); // UART2 nhận từ Mega 2560

  WiFi.begin(WIFI_SSID, WIFI_PASSWORD);
  while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
    delay(500);
    Serial.print(".");
  }

  config.host = FIREBASE_HOST;
  config.signer.tokens.legacy_token = FIREBASE_AUTH;
  Firebase.begin(&config, &auth);
  Firebase.reconnectWiFi(true);
}

void loop() {
  if (Serial2.available()) {
    String payload = Serial2.readStringUntil('\n');
    // Phân tích cú pháp chuỗi nhận được
    if (payload.indexOf("\"passed\":1") > 0) {
      totalPassed++;
      Firebase.setInt(fbdo, "/production/passed", totalPassed);
    } else if (payload.indexOf("\"passed\":0") > 0) {
      totalFailed++;
      Firebase.setInt(fbdo, "/production/failed", totalFailed);
    }
    Firebase.setString(fbdo, "/production/latest_log", payload);
  }
}

Kết quả đo lường và kiểm chứng thực nghiệm

Hệ thống được vận hành kiểm thử với bộ mẫu chuẩn có khối lượng thay đổi từ $86\text{ g}$ đến $310\text{ g}$. Ngưỡng chấp nhận sản phẩm đạt tiêu chuẩn được cấu hình trong khoảng $180\text{ g} \le W \le 250\text{ g}$.

Mẫu thử nghiệm Khối lượng chuẩn tĩnh ($g$) Khối lượng đo thực nghiệm ($g$) Sai số tuyệt đối ($g$) Sai số tương đối ($%$) Quyết định phân loại Trạng thái in TIJ
Mẫu 1 86.0 86.2 +0.2 0.23% Loại (Dưới ngưỡng) Không in
Mẫu 2 191.0 190.4 -0.6 0.31% Đạt In chuỗi dữ liệu
Mẫu 3 200.0 (Chuẩn) 200.1 +0.1 0.05% Đạt In chuỗi dữ liệu
Mẫu 4 229.0 229.7 +0.7 0.30% Đạt In chuỗi dữ liệu
Mẫu 5 242.0 241.2 -0.8 0.33% Đạt In chuỗi dữ liệu
Mẫu 6 310.0 310.9 +0.9 0.29% Loại (Vượt ngưỡng) Gạt sang máng lỗi 
BIỂU ĐỒ ĐÁNH GIÁ ĐỘ LỆCH SAI SỐ ĐO LƯỜNG TẠI CÁC MỐC TẢI TRỌNG
Tải (g)  | Độ lệch tuyệt đối (g)
---------------------------------------------
 86.0 g  | [==] +0.2g
191.0 g  | [======] -0.6g
200.0 g  | [=] +0.1g
229.0 g  | [=======] +0.7g
242.0 g  | [========] -0.8g
310.0 g  | [=========] +0.9g
---------------------------------------------
Sai số tương đối bình quân: 0.251% (Đạt tiêu chuẩn công nghiệp < 1%)

Đổi mới và đóng góp kỹ thuật

  1. Kiến trúc điều khiển phân tầng Dual-Core/Dual-MCU: Tách biệt hoàn toàn nhiệm vụ thời gian thực cứng (Hard Real-Time I/O: đọc Loadcell, kích hoạt Servo gạt, ngắt quang) trên Arduino Mega 2560 khỏi tác vụ mạng không dây (Wireless Network Stacks, HTTP/WebSocket Handshake) trên ESP32. Thiết kế này loại trừ $100%$ hiện tượng nghẽn xung clock và sụt khung thời gian khi vi điều khiển phải chờ phản hồi từ máy chủ đám mây.
  2. Đồng bộ chuỗi in công nghiệp RS232 động (Dynamic In-line Printing): Không giống như các mô hình học thuật chỉ dừng lại ở việc hiển thị LED hay bật còi buzzer, hệ thống tích hợp trực tiếp máy in phun nhiệt công nghiệp TIJ thông qua mạch chuyển mức điện áp MAX3232. Chuỗi ký tự ASCII chứa khối lượng thực tế từng gram được cập nhật động và in sắc nét ở độ phân giải $600\text{ DPI}$ lên bề mặt bao bì ngay khi sản phẩm di chuyển qua đầu in.
  3. Mạng hiển thị và giám sát đa giao thức: Kết hợp cùng lúc 3 phương thức hiển thị phục vụ các cấp quản lý khác nhau:
    • Tầng vận hành trực tiếp: Module 4 LED 7 đoạn (quét tốc độ cao qua IC 74HC595) và LCD 16x2 hiển thị tức thời số lượng Đạt/Lỗi và khối lượng tức thời.
    • Tầng quản trị từ xa: Đồng bộ độ trễ thấp ($<300\text{ ms}$) lên Google Firebase và Web Dashboard, cho phép giám sát sản lượng mọi lúc mọi nơi mà không cần cài đặt phần mềm phức tạp.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản ứng dụng sản xuất

  • Xưởng chế biến nông sản đóng gói: Kiểm tra trọng lượng gói hạt điều, trà túi lọc, cafe hòa tan ($100\text{ g} - 250\text{ g}$) với độ chính xác yêu cầu cao, tự động loại bỏ các bao bì bị rách hoặc thiếu định lượng.
  • Dây chuyền linh kiện cơ khí chính xác: Kiểm tra số lượng bu-lông, đai ốc trong từng túi hàng trước khi đóng thùng; nếu thiếu 1 con ốc (trọng lượng lệch khoảng $5\text{ g}$), hệ thống sẽ gạt thải tự động.
  • Ngành đóng gói hóa mỹ phẩm: Kiểm soát thể tích chiết rót chai lọ mỹ phẩm mini dạng kem hoặc dung dịch lỏng.
QUY TRÌNH TRIỂN KHAI VÀ TÍNH TOÁN HIỆU QUẢ KINH TẾ (ROI)
+-------------------------------------------------------------+
| Chi phí đầu tư hệ thống (CAPEX): ~ 3.500.000 VNĐ            |
| Chi phí nhân công kiểm tra thủ công: 7.000.000 VNĐ / tháng  |
| Giảm tỷ lệ thất thoát nguyên liệu thừa: ~ 1.500.000 VNĐ / th|
+-------------------------------------------------------------+
| => Thời gian hoàn vốn đầu tư (Payback Period): < 1.0 Tháng  |
+-------------------------------------------------------------+

Yêu cầu triển khai phần cứng thực tế

  • Nguồn cấp tiêu chuẩn công nghiệp: Bộ nguồn xung cách ly $12\text{VDC}/5\text{A}$ có gắn bộ lọc nhiễu EMI (Electromagnetic Interference) để triệt tiêu can nhiễu từ động cơ băng tải sang dây tín hiệu analog của Loadcell.
  • Khoảng cách truyền dẫn RS232 giữa tủ điều khiển và đầu in TIJ: Khuyến nghị cáp chống nhiễu có bọc giáp dải bện kim loại, chiều dài $< 15\text{ m}$.

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật hiện tại

  • Năng suất đo lường tĩnh: Hệ thống yêu cầu sản phẩm dừng hoặc di chuyển rất chậm trên bàn cân trong $0.8\text{ s}$ để triệt tiêu dao động cơ học của lò xo Loadcell trước khi lấy mẫu ổn định.
  • Nhiễu rung cơ khí từ động cơ kéo băng tải: Động cơ DC JGY370 truyền rung chấn cơ khí trực tiếp lên mặt khung nhôm băng tải nếu không có đệm cao su giảm chấn độc lập.

Hướng phát triển và mở rộng

  1. Ứng dụng thuật toán lọc số Kalman (Discrete Kalman Filter): Thay thế bộ lọc trung bình cộng đơn giản bằng thuật toán lọc Kalman thích nghi để trích xuất tín hiệu khối lượng chuẩn ngay khi sản phẩm đang trượt trên băng tải tốc độ cao ($>30\text{ m/phút}$).
  2. Nâng cấp truyền thông công nghiệp Modbus RTU / MQTT: Chuyển đổi giao thức UART sang chuẩn công nghiệp RS485 Modbus RTU để dễ dàng tích hợp vào hệ thống PLC trung tâm hoặc SCADA của nhà máy.
  3. Tích hợp Camera AI xử lý ảnh (Machine Vision): Bổ sung camera OpenCV để vừa kiểm tra khối lượng, vừa nhận diện mã vạch (Barcode/QR Code), kiểm tra dị vật và độ méo móp của bao bì sản phẩm.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên ngành Kỹ thuật Điện tử - Tự động hóa: Cung cấp mô hình thực nghiệm hoàn chỉnh, tài liệu thiết kế mạch in (PCB Layout Proteus), mã nguồn nhúng C++ chuẩn cấu trúc và cách giải quyết bài toán can nhiễu tương tự - số (Analog-to-Digital Isolation).
  • Kỹ sư nhúng và IoT Developer: Mẫu thiết kế cầu nối giao tiếp đa vi điều khiển (Master-Slave Architecture qua UART/RS232/I2C) và giải pháp tích hợp Google Firebase Realtime Database với ESP32 hiệu quả.
  • Doanh nghiệp vừa, nhỏ và hộ sản xuất: Giải pháp tự động hóa chi phí thấp, tính linh hoạt cao, thời gian hoàn vốn cực nhanh, dễ dàng chuyển giao kỹ thuật.
  • Nhà nghiên cứu ứng dụng: Nền tảng thực nghiệm cơ điện tử để thử nghiệm các thuật toán lọc số, xử lý tín hiệu cảm biến phi tuyến và tự động hóa công nghiệp.

Câu hỏi thường gặp (FAQ)

1. Yêu cầu kỹ thuật tối thiểu về phần cứng và nguồn điện để vận hành hệ thống là gì?

Hệ thống vận hành bằng nguồn điện lưới $220\text{VAC}/50\text{Hz}$, qua bộ nguồn tổ ong hạ áp cách ly $12\text{VDC} - 5\text{A}$. Mạch xử lý trung tâm sử dụng nguồn $5\text{VDC}$ qua module ổn áp xung LM2596 để cấp cho Arduino Mega 2560, ESP32, Loadcell HX711 và Servo MG995.

2. Làm thế nào để loại bỏ nhiễu tín hiệu Loadcell do độ rung của băng tải gây ra?

Có 3 giải pháp đồng bộ được áp dụng: (1) Cách ly cơ học khung cân độc lập với khung băng tải bằng đệm cao su giảm chấn; (2) Thiết lập trễ lấy mẫu $800\text{ ms}$ khi cảm biến E18-D80NK phát hiện vật thể; (3) Áp dụng giải thuật lấy mẫu trung bình liên tiếp 10 lần trong vi điều khiển trước khi xuất kết quả.

3. Hệ thống có thể tích hợp với các hệ thống SCADA hoặc PLC hiện hữu trong nhà máy không?

Hoàn toàn khả thi. Từ cổng UART mở rộng của Arduino Mega 2560 hoặc ESP32, người dùng chỉ cần gắn thêm module chuyển đổi UART-to-RS485 (IC MAX485) là có thể truyền thông dữ liệu theo chuẩn Modbus RTU hoặc MQTT qua mạng Wi-Fi công nghiệp để liên kết trực tiếp với PLC Siemens S7-1200 hoặc hệ SCADA trung tâm.

4. Giới hạn dải đo và cách thức hiệu chuẩn lại cân khi thay đổi loại sản phẩm?

Dải đo hiện tại từ $0 - 300\text{ g}$ do sử dụng Loadcell $5\text{ kg}$ tối ưu ở dải tải trọng nhỏ. Khi cần cân sản phẩm lớn hơn (ví dụ $10\text{ kg} - 50\text{ kg}$), chỉ cần thay thanh Loadcell tương ứng và nạp lại hệ số hiệu chuẩn CALIBRATION_FACTOR trong mã nguồn bằng cách cân một vật mẫu đã biết trước khối lượng chuẩn.

5. Máy in TIJ giao tiếp với Arduino qua chuẩn RS232 như thế nào?

Arduino Mega 2560 xuất dữ liệu UART mức logic TTL ($0 - 5\text{V}$) qua chân TX2/RX2. Tín hiệu này đi qua IC chuyển mức MAX3232 để chuyển đổi thành chuẩn điện áp RS232 ($\pm 12\text{V}$), sau đó kết nối trực tiếp vào cổng DB9 của máy in công nghiệp TIJ với tốc độ Baudrate $9600\text{ bps}$.

Kết luận

Đề tài "Thiết kế và thi công hệ thống phân loại sản phẩm theo khối lượng" đã giải quyết triệt để bài toán tích hợp liên ngành giữa Cơ điện tử, Kỹ thuật đo lường cảm biến, Kỹ thuật truyền thông công nghiệp và Công nghệ IoT. Với sai số đo lường bình quân chỉ 0.251%, cơ cấu chấp hành servo phân loại chính xác $100%$ theo dải ngưỡng, kết hợp khả năng in thông tin động bằng máy in công nghiệp TIJ và đồng bộ dữ liệu thời gian thực lên Web Dashboard, đề tài đã chứng minh tính khả thi kỹ thuật vượt trội và giá trị ứng dụng thực tiễn cao cho các dây chuyền sản xuất tự động hóa hiện đại.